Glosario
Modelo ETS: qué es y cómo se elige
Definición
ETS son las siglas de Error, Tendencia (Trend) y Estacionalidad (Seasonal). Es una familia de modelos de suavizado exponencial en la que cada componente puede ser nulo, aditivo o multiplicativo, lo que da hasta 18 combinaciones. Cada una se escribe como ETS(error, tendencia, estacionalidad) y se elige comparando su ajuste con un criterio como el AICc, que penaliza la complejidad. Sirve para prever demanda con y sin tendencia y temporada de forma automática.
ETS es la forma ordenada de hablar de los métodos de suavizado exponencial: tres letras que dicen cómo se comporta el error, la tendencia y la temporada de un producto. Con ese lenguaje, un programa puede probar decenas de combinaciones y escoger la que mejor encaja, en lugar de que un analista lo haga a mano.
Qué es exactamente
ETS significa Error, Trend, Seasonal, y el manual de Hyndman y Athanasopoulos señala que también puede leerse como «ExponenTial Smoothing». Es una familia de modelos estadísticos que describe cómo evoluciona una serie a partir de un nivel, una posible tendencia y una posible estacionalidad, y cómo el error se mezcla con todo ello.
Se escribe ETS(·,·,·), con una letra para cada componente. El error puede ser aditivo (A) o multiplicativo (M). La tendencia puede ser nula (N), aditiva (A) o aditiva amortiguada (Ad). La estacionalidad puede ser nula (N), aditiva (A) o multiplicativa (M). El suavizado exponencial simple es el caso ETS(A,N,N): error aditivo, sin tendencia, sin temporada.
También se le llama
ETS, modelos de espacio de estados de suavizado exponencial, o directamente la «función ETS» de los paquetes de previsión. Los métodos clásicos de Holt y de Holt-Winters son miembros de la misma familia.
Cómo se calcula
No hay una fórmula única: cada combinación tiene la suya, y el programa estima los parámetros (alfas y valores iniciales) que mejor ajustan el histórico. Lo que sí se puede entender es cómo se lee. ETS(A,A,N) es una serie con error aditivo y tendencia aditiva, sin temporada: encaja con un producto que crece de forma sostenida. ETS(M,N,M) tiene error y temporada multiplicativos y ningún componente de tendencia: típico de un artículo cuya temporada multiplica el nivel (en verano se vende el doble, no 40 unidades más).
Según el manual, cada una de las nueve combinaciones de tendencia y temporada tiene una versión con error aditivo y otra con error multiplicativo: 2 × 3 × 3 = 18 modelos posibles. Tres de ellas (A,N,M; A,A,M; A,Ad,M) pueden ser numéricamente inestables y se suelen excluir. Y si los datos no son estrictamente positivos, se descartan los de error multiplicativo y quedan seis.
Para elegir, el programa calcula un criterio de información como el AICc, que premia el ajuste y penaliza cada parámetro que se añade. Un ejemplo con números inventados para la misma serie: ETS(A,N,N) sale con AICc 412,3 y ETS(M,A,M) con 405,8. Gana el segundo porque su AICc es menor, aunque tenga más parámetros: el ajuste extra compensa la complejidad.
Ojo con esto
ETS no es una varita mágica; tiene condiciones de uso:
- Necesita historia suficiente: para estimar una temporada anual hacen falta, como mínimo, dos años completos. Con 14 meses el modelo no puede separar temporada de azar.
- Asume que el patrón sigue: si un producto cambia de proveedor, de envase o de cliente, el modelo sigue extrapolando el pasado.
- No trata bien los ceros: con series intermitentes es mejor Croston o variantes.
- El mejor AICc no es el mejor para stock: un modelo puede ajustar bien el pasado y comportarse mal en el horizonte que importa. Por eso se contrasta con un backtest.
Dónde aparece en el sistema
En la previsión de demanda del sistema, la familia ETS es una de las candidatas para cada serie de producto y sitio. Se ajustan varias combinaciones, se escoge una por criterio de información y se valida con el backtest antes de dejarla actuar sobre un envío.
Para ti, la parte visible no son las letras. Es que cada propuesta dice qué método usó («tendencia al alza y temporada de verano»), con qué banda de incertidumbre, y que puedes preguntar al asistente por qué se manda lo que se manda. Con la simulación con tus datos se ve qué modelo gana en tus productos.
Términos relacionados
Suavizado exponencial, Holt-Winters, ARIMA, la otra gran familia clásica, tendencia, estacionalidad y intervalo de predicción.
Preguntas frecuentes
¿ETS es lo mismo que Holt-Winters?
Holt-Winters es uno de los miembros de la familia ETS (el que tiene tendencia y temporada). ETS es el marco más general: incluye el simple, el de Holt, el de Holt-Winters y las versiones con error multiplicativo, y añade intervalos de predicción.
¿Qué significa la tendencia amortiguada (Ad)?
Que la tendencia se va frenando a medida que se alarga el horizonte, en lugar de seguir creciendo en línea recta. Evita previsiones disparatadas a muchas semanas vista y suele funcionar bien en demanda real.
¿Tenemos que elegir nosotros el modelo?
No. La selección se automatiza producto a producto y se comprueba contra el pasado. Lo que sí te corresponde es mirar el resultado: si una propuesta te sorprende, el porqué te dice qué ha visto el modelo.
¿ETS sirve para pocos datos?
Las versiones sin temporada funcionan con unas pocas decenas de observaciones. Las que incluyen temporada anual piden varios años. Con productos nuevos se arranca por la media de su familia.